我最近一直在关注Nextdoor首席执行官Nirav Tolia关于人工智能将如何彻底改变我们与邻居和本地商家互动方式的言论。虽然人工智能的发展速度确实很快，但这个概念本身并非全新。.
尼拉夫是雅虎的第84号员工，多年来参与塑造了早期互联网。从网络目录到电子商务，最终成为公司的公众形象代表之一，他的履历令人印象深刻。发言人的角色无疑解释了他为何在镜头前如此游刃有余。.
但如果他能在实际操作中多待一段时间，他或许会意识到，我们很多人已经与人工智能并肩工作了几十年。.
我的职业生涯始于汽车贷款催收——这与硅谷的光鲜亮丽相去甚远。我操作预测拨号器，管理催收队列，接听来电，协商还款方案，并做出贷款决定。这份工作很辛苦，但我很感激这段经历，因为它让我在人工智能成为如今的热门词汇之前就接触到了它。.
例如：
• 电话交互式语音应答系统 ——“按1选择英语，按2选择西班牙语。” 这些系统能够智能地路由呼叫，减少拥堵，提高服务水平，并将客户匹配到合适的部门。以今天的标准来看，这套系统还很原始，但它仍然是人工智能驱动的自动化系统。
• Grammarly（2009 年） ——当我转行从事学习与发展工作时，我开始大量使用 Grammarly 来帮助我创建学员练习册、培训师指南、教学材料、单页常见问题解答、工作辅助工具和其他学习文档。它成为了我不可或缺的 AI 写作助手，不仅能识别拼写和语法错误，还能预测作者意图、提高可读性，并提供更清晰的表达方式。即使到了今天，我仍然会将 Grammarly 与 ChatGPT 和其他 AI 工具结合使用，以确保我的信息能够尽可能有效地传达。
• Siri (2010 年) – 在成为 iOS 的一部分之前，Siri 以独立应用程序的形式推出，能够通过自然语言进行语音命令、发送短信、回答问题和控制设备功能。
• 汽车信贷决策矩阵 – 在我从事汽车金融工作的这段时间里，我曾从特许经销商处购买贷款和租赁产品。最初的审核并非由人工完成，而是由自动化决策引擎进行，该引擎会评估信贷的四个关键要素：品行（Character）、偿付能力（Capacity）、资本（Capital）和抵押品（Collateral）。简单的审批和拒绝流程会自动完成，而分析师则专注于处理更为复杂的、处于临界状态的申请。业务规则会根据风险偏好的变化进行调整。
人工智能几十年来一直在默默提升效率。如今的生成式人工智能功能更强大、更易于使用，但它并非一朝一夕就能出现的。.
在宣布人工智能具有“革命性”之前，让我们花点时间来感谢成千上万的工程师、呼叫中心员工、承保人、运营主管和技术专家，他们自 20 世纪 90 年代以来就一直在使用人工智能，远早于人工智能成为最新的企业流行语。.
